• България, Северна и югоизточна България (BG3), Югоизточен (BG34), Бургас (BG341), Бургас, гр.Бургас

С изпълнение на настоящия проект Куолити Хауз ЕООД ще разработи нова иновативна услуга, която е насочена към сертификационни и обучителни центрове, училища, университети и други образователни институции. Услугата ще бъде реализирана чрез софтуерна платформа, която управлява процеса по провеждане на изпити, проверява самоличността на изпитваните, използва изкуствен интелект и машинно обучение за генериране на изпити и анализ на отговорите и резултатите. 

Услугата значително ще подобри и ускори процеса по администриране на изпити и ще намали възможността за злоупотреби. Използването на съвременни технологии като изкуствен интелект и машинно обучение ще позиционират услугата по-напред пред голяма част от конкурентите на пазара, които разчитат на по-традиционни технически средства.

Основната цел на проекта е Повишаване на иновационния капацитет и конкурентоспособност на Куолити Хауз ЕООД чрез разработването на продуктова иновация.

В резултат очакваме да се разработи икономически приложима иновация в тематична област Информатика и ИКТ на ИСИС 2021-2027.

• Дейност: Разработване на иновация: Изграждане и тестване на прототип на разработваната иновация (наемане на квалифициран персонал): Дейността ще бъде изпълнена чрез наемането на квалифициран персонал, който ще извърши всички описани етапи. Ще бъдат наети теснически специалисти с релевантен опит или образование както следва: - 4 софтуерни инженера на пълно работно време - 4 специалиста по тестване и осигуряване на качество на пълно работно време Предвидените разходи за амортизация в проекта ще бъдат използвани както следва: - Оборудване (лаптопи или настолни компютри) за наетите технически специалисти - Сървъри за тестване на модели за машинно обучение, алгоритми и финално тестване и демонстрация на прототипа Екипът ще документира и изготвя отчети за всеки завършен етап от разработката на иновацията. Фаза 1: Проучване на технологии за изкуствен интелект 1. Анализ на налични технологии, външни системи и модели 2. Тестване на различни модели с налични данни 3. Сравнение на резултати и избор Фаза 2: Проучване на технологии за машинно обучение 1. Анализ на налични технологии и модели 2. Тестване на различни модели с налични данни 3. Сравнение на резултати и избор Фаза 3: Проучване на технологии за лицево разпознаване 1. Анализ на налични технологии и модели 2. Тестване на различни модели с налични данни 3. Сравнение на резултати и избор Фаза 4: Дефиниция и обучение на моделите 1. Дефиниция на моделите и начинът на интеграция с ИИ, машинно обучение и лицево разпознаване 2. Обучаване на моделите според наличните данни 3. Провеждане на тестове за точността на работата им 4. Калибрация и конфигурация на моделите Фаза 5: Архитектура и технологии 1. Дефиниция на архитектурата на прототипа с всички основни компоненти 2. Дефиниция на интерфейси между отделните компоненти 3. Анализ на подходящите технологии и средства за разработка 4. Дефиниция на ограниченията и възможностите на избраната архитектура Фаза 6: Модел на данни 1. Анализ и дефиниция на модел на данните 2. Избор за технология за съхранение на данните и на база данни 3. Стратегия за защита на данните и поверителност Фаза 7: Разработка на прототип 1. Разработка на прототипа според вече дефинираните архитектурни правила и основните функционалности. 2. Тестване на прототипа с възможно най-близки до реални данни. 3. Анализ на резултатите от тестовете и промени при нужда. Фаза 8: Доставка на прототипа 1. Демонстрация на прототипа 2. Тестване и приемане на прототипа 3. Изготвяне на документация за извършените изследвания и разработки, Договорена стойност: 340 861.26 , Отчетена стойност: 98 770.39